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Daouda Sawadogo3ème année de
doctorat
19-20 et 21 Nov. 2014
Encadrants : Ronan Champagnat
& Pascal Estraillier
Laboratoire : L3i S2IM - Séminaire Thématique Automne 2014
Gestion Consolidée de Ressources Numériques –
Architectures Logicielles et Mécanismes
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Plan
① Contexte et Motivation② Problématiques③ Nos Travaux
① Utilisateur & Ressource Numérique(RN)② Pertinence et adaptabilité des RN
④ Expérimentations & Résultats⑤ Futures travaux
19-20 et 21 Nov. 2014
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Laboratoire L3i : Notre équipe
Conception de système de gestion consolidée de ressources numériques Architecture de système adaptatif
19-20 et 21 Nov. 2014
L3IASPIC
Ressource
Pertinence Contenu
Interaction
Système interactif et adaptatif
Ressources Adaptative
usage
Adapter les ressources à l’utilisateur
Caractériser les ressources pour l’utilisateur
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Positionnement L3i
POLARIS(Plateforme Ouverte de blended-Learning Adaptative inteRactIve et Scénarisée)
Démo : http://l3i-education.univ-lr.fr/
19-20 et 21 Nov. 2014
L3IASPIC
Structuration
Cohérence
Pilotage
Décision
Scénarisation
Médiation
Ressource Sémantiq
ue
Daouda Sawadogo (2012)
Soraya Chachoua (2013)
Guylain Delmas (2005-08)Dang Kim Dung (2009-13)
Nicolas Rempulski (2008-13)
Pham Phuong Thao (2009-13)
Hoang Nam Ho (2012)
Fabrice Trillaud (2009-13)
François Picard (2006-11)
Contextualisation
Cyrille Suire (2014)
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Motivation
POLARIS(Plateforme Ouverte de blended-Learning Adaptative inteRactIve et Scénarisée)
Demo : http://l3i-education.univ-lr.fr/19-20 et 21 Nov. 2014
[G. Delmas (2008) and D.K. Dung(2013): Scenarisation F. Picard (2011): Pilotage N. Remplusik (2013) : StructurationF. Trillaud (2013) : MediationP.P. Thao (2013): Consistency ]
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Motivation
19-20 et 21 Nov. 2014
Select the best resource for the right userPropose the best resource for the right situation
(activity)Have right use of any adaptive resource
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Contexte, Objectifs & Problématiques
19-20 et 21 Nov. 2014
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Contexte, Objectifs & Problématiques
Proposer des modèles d’architectures logicielles pour la gestion de ressources numériques (RN)
Proposer des approches méthodologiques et algorithmes pour caractériser la pertinence d’une RN
Proposer des mécanismes et algorithmes pour l’exécution adaptative d’une RN19-20 et 21 Nov. 2014
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Contexte, Objectifs & Problématiques
Proposer la bonne ressource numérique au bon utilisateur Proposer la bonne ressource numérique pour la bonne situation
19-20 et 21 Nov. 2014
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Donnée Vs Ressource Numérique : Concepts
19-20 et 21 Nov. 2014
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Gestion Consolidée - Ressources Numériques
19-20 et 21 Nov. 2014
Profil Ressource
Profil Utilisateur
Profil Processus
Application Interactive
Pertinence
Cohérence
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3
4
1
Create
Use
EvaluateShare
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Expérimentations
19-20 et 21 Nov. 2014
Utilisateur – Représentation de l’utilisateur – IMS-LIP extension
Ressource Numérique – Représentation des RN – LOM Profil d’application
Contexte – Scénario à base de Situation – IMS-LD
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Profil Utilisateur & Pertinence
19-20 et 21 Nov. 2014
Profil : Informations Statiques (Nom, prénom, âge, nom, style
d’apprentissage…) Informations Dynamiques (Objectif, intention, intérêts, expertise…)
Pertinence Avant : Librairie de ressources numériques (critères généraux) Pendant : Calcul en temps de réel – Sélection adaptative Après : Recommandation
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Pertinence des Ressources Numériques
19-20 et 21 Nov. 2014
Travaux existants : Machine Learning [Wetzler P. et al. , 2013], [Cristian C. et al. , 2011] Data provenance [Peter B. et al., 2010]
Eléments manquants: Usage du profil pour déterminer la pertinence Approche : Mesure de distance entre le profil et la ressource
Approche MRPE (Multi-criteria Rating-based Preference elicitation) : Choix et Evaluation des critères
Approche TF-IDF : calcul de la pertinence
Profile (JSON OBJECT)
Terme : Weight()- Domaine.: w(D)- Language : w(L)- Keyword 1 : w(M1)- Keyword 2 : w(M2)- Keyword 3: w(M3)- Intention : w(I)
Resource (JSON OBJECT)
Terme : Weight()- Title : w(T)- Domaine R. : w(D)- Language : w(L)- Keyword 1 : w(K1)- Keyword 2 : w(K2)- Keyword 3: w(K3)- Date : w(DP)- Source : w(S)- Objective : w(I)
Situation (JSON OBJECT)
Terme : Weight()- Title : w(T)- Domaine R. : w(D)- Language : w(L)- Pre-condition: w(P1)- Post-Condition 2 :
w(P2)- Objectif : w(I)
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Expérimentations
19-20 et 21 Nov. 2014
Etude de cas: PRISE (PeRsonal Interactive research Smart Environment) Gestion de ressource dans le domaine de la recherche scientifique Assistant (Calcul pertinence et cohérence, Adaptabilité des RN)
Digital Resource
Profile
Situation
TF-IDF()
TF-IDF()
Trace-based system and TF-IDF() ponderation
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Expérimentations
19-20 et 21 Nov. 2014 [Lucene in action, 2010]
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Expérimentations
19-20 et 21 Nov. 2014
Etude de cas: PRISE (PeRsonal Interactive research Smart Environment) Gestion de ressource dans le domaine de la recherche scientifique Assistant (Calcul pertinence et cohérence, Adaptabilité des RN)
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Architecture
19-20 et 21 Nov. 2014
Proposition de méthodes pour évaluer la pertinence d’une ressource numérique en temps réel
Proposition d’une architecture logiciel pour la gestion des RN
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Profil Utilisateur & Ressource Adaptative
19-20 et 21 Nov. 2014
Differentiated Learning describes the case where there are different pathways that students can take within a learning environment, typically organized as pre-set categories.
Personalized Learning describes the case where there is a different pathway for each individual student, often implemented in a rules-based method with a decision tree. Students might take a diagnostic test on the first day that will be fed into a rules engine to lay out that individual’s path and content.
Adaptive Learning is data-driven and continually takes data from students and adapts their learning pathway to “change and improve over time for each student”.http://mfeldstein.com/differentiated-personalized-adaptive-learning-clarity-educause/
[Jess Nepom – Knewton, 2013]
The user model is a representation of information about an individual user that is essential for an adaptive system to provide the adaptation effect. i.e. to behave differently for different users [P. Brusilovsky, 2007].
Expérimentations
19-20 et 21 Nov. 2014
Exemple 1 : Conférence Proceeding
User 1 : Paper 5, 7, 9
User 2 : Paper 4 & 8
User 3 : Paper 1, 10, 15, 25
Adapter suivant les mots-clés de l’utilisateur
Adapter suivant le niveau de l’utilisateur
Eeample 2 : Ebook (EDUPUB)
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Expérimentations
19-20 et 21 Nov. 2014
« the process used to integrate multiple resources into a coherent
learning environment has not been well established. Learners and designers
are accustomed to using resources for specific purposes. We are not generally
accustomed to reusing resources developed for one purpose for other purposes »
[R. Doiron and J. Davies, 1998]
Research is needed to demonstrate how resources can be linked to meet varied
needs.
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Bilan Travaux & Contributions
19-20 et 21 Nov. 2014
Profil de la ressource
Profil de l’utilisateur
Profil de traitement
Application interactive
Pertinence
Cohérence
Profil IMS-LIP++[Daouda S. et al., 2014] - UMAP-PALE 2014 – Publié User Interaction [Daouda S. et al., 2014] Revue IJAIED 2014 – En
cours
Archit. syst. PRISE[Daouda S. & al., 2014] – UMAPProS 2014 – Publié
Consolidation RN[Daouda S, 2014] – RJC-EIAH - Publié Resource relevance[Daouda S. et al., 2014] – CSCL -
Soumis Adaptive Resource [Daouda S. et al.] – CoDIT’14 - Publié
Connected digital resource [Daouda S. et al., 2014] – AETIE2014 - Publié
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4
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Conclusion et Travaux Futures
19-20 et 21 Nov. 2014
Pertinence des ressources numériques pour ses utilisateurs
Adapter chaque ressource à son utilisateur Connexion de plusieurs ressources numériques
Travaux futurs : Système de gestion de traces pour améliorer l’expérience
des utilisateurs : User Experience (UX)
Construire un moteur d’exécution de ressource numérique adaptative plus autonome et interoperable : Adaptive resource execution environment
Meilleure système de compagnon : User assistance
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Merci pour votre attention
19-20 et 21 Nov. 2014
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Références
19-20 et 21 Nov. 2014
[J-P Pernin, 2003] [J. Pinon et al., 1997] [T. H. Davenport et al., 1997] [Wetzler P. et al. , 2013] [Cristian C. et al. , 2011] [Peter B. et al., 2007] [Peter B. et al., 2010] [M. McCandless, E. Hatcher, and O. Gospodnetic, 2010]